TECNICAS CUANTITATIVAS y SECTOR FINANCIERO

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Vicente Moreno Ortíz
hace 7 años
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1 TECNICAS CUANTITATIVAS y SECTOR FINANCIERO Jornadas sobre Matemática de los Mercados financieros MURCIA 11 de marzo 2010

2 PARA QUÉ? Productos financieros: definición y valoración de activos Herramientas y técnicas de gestión y control de riesgos Técnicas de análisis de datos (mercados, clientes, sectores...) Procedimientos de auditoría y control de gestión Tratamiento, sistematización y ordenación de la información

3 DONDE? Empresas de consultoría de gestión, financiera, auditoría,... Empresas de consultoría: análisis de mercados, estudios,.. Empresas de servicios financieros: valoraciones, tasaciones, emisiones de activos, negociación, mercados,... I+D de nuevos productos y mercados + centros de estudios e investigación Empresas de rating Entidades y organismos de supervisión Entidades financieras

4 ENTIDADES FINANCIERAS Areas de Tesorería, banca privada y banca de empresas Areas financieras, emisiones, titulizaciones, valoraciones a.f. Areas de estudios Areas de auditoría Areas de riesgos Areas de control de riesgos Areas de metodologías y revisión de modelos scoring, rating

5 CONOCIMIENTOS Contabilidad Finanzas Cálculo estocástico / procesos estocásticos Análisis estadístico de datos, univariante y multivariante Herramientas informáticas (excel?, SPSS, SAS, Oracle, SQL,..) Técnicas econométricas y, sobre todo, la cabeza ordenada y la mente despejada

6 EXIGENCIAS Trabajar en equipo y, casi seguramente, interdisciplinar Respetar y que te respeten Choques conceptuales є

7 Qué creéis que es un modelo y cómo se usa? Y = f(x 1,...,x n,β 1,...,β n ) Recoger datos Estimar parámetros y predecir el valor de y

8 Modelos de riesgo de crédito Cliente (características) Operación (tipo de producto) Output SI /NO Probabilidad de impago Puntuación (scoring / rating

9 PD= probability at default (modelos de scoring) Output Puntuación (modelos de rating)

10 Modelos de scoring Probit / Logit PD EAD LGD Distribución de pérdidas

11 Distribución de pérdidas Pérdida esperada (EL) Pérdida inesperada (UL) EL = PDxEADxLGD Percentil α% Provisiones Consumo de capital

12 Provisiones Consumo de capital Contabilidad Activos ponderados Cobertura de pérdidas Solvencia Cuenta de resultados Recursos propios Beneficios SUPERVISION

13 Modelos de riesgo de crédito Puesta en marcha CALIBRACION Adaptación a PD (Prob. mora a 1 año) APROBACION DEL MODELO VALIDACION BACK TESTING MODELO VALIDADO

14 APROBACION DEL MODELO Capacidad de pago Stress testing (Casos anómalos) Incorporación de reglas generales Reglas especificas Regla de decisión Detección Casos especiales Criterios de riesgos Tratamiento avalistas Modo de incorporación MODELO FINALISTA

15 PRUEBA PILOTO Area implicadas Oficinas piloto Análisis de resultados Reajuste del modelo Puesta en real (pruebas) Políticas Alcance Puesta en real Seguimiento

16 Sistemas de seguimiento Captura de datos: calidad y coherencia Veracidad y fiabilidad de la información Comprobación de sistemas Seguimiento y Control de resultados Toma de decisiones

17 Reevaluación de Modelos Identificar cambios en el perfil de los prestatarios, errores u omisiones en los modelos, incumplimientos de los modelos, etc. Es necesario diseñar informes y realizar actuaciones que permitan: Garantizar la adecuada cumplimentación de la información de los scoring y rating (Auditoría Interna) Validar la discriminación de riesgos realizada por los modelos de scoring y rating (Control Global del Riesgo) Identificar cambios en el perfil de la población que exijan modificaciones en los modelos de scoring o rating (nuevas variables a considerar, cambios en los pesos de las variables, etc.) (Control Global del Riesgo)

18 Una entidad media con empleados, 400 oficinas y millones de inversión crediticia. Tiene en sus bases de datos clientes de activo Y de operaciones vivas

19 clientes operaciones relaciones ± 300 Datos 675 millones de datos Herramientas

20 Exigencias de la adopción de modelos avanzados en riesgo de crédito Exigencias de la adopción de modelos avanzados en riesgo de crédito 1. Segmentación de las posiciones 2. Desarrollo e implantación de sistemas de calificación 3. Estimación de parámetros de riesgo 4. Seguimiento de modelos 5. Integración en la gestión 6. Cálculo del capital regulatorio

21 TIPOLOGIA DE RIESGOS Riesgo de crédito Modelos / Ratios Riego de mercado VaR / Valoración activos Riesgo operacional Modelos? Riesgo de tipo de interés Valoración flujos / Tipos Riesgo de concentración Información / Medidas

22 Muchos riesgos Control Función de control global de riesgos Normativa nacional e internacional Perfil de riesgos de la entidad Interlocución con supervisores

23 Auditoría Interna Debe participar en el proceso de certificación interna y validación de los modelos Auditoria Interna juega un papel relevante en todo el proceso de certificación de los modelos de cara a la aprobación por parte del regulador Validar las bases de datos utilizadas Revisar el entorno tecnológico Verificar la adecuada documentación Revisar el proceso de evaluación de la adecuación del capital

24 Principios básicos Guidelines on the Application of the Supervisory Review Process under Pillar 2) Las instituciones deberían disponer de una estructura corporativa transparente y organizada de forma que promueva y pueda demostrar una gestión de la institución efectiva y prudente tanto a nivel individual como de grupo. Las instituciones deben asegurarse que la función de gestión de riesgo esté organizada de forma que facilite la implementación de políticas de riesgo así como la gestión de los riesgos de la institución Las instituciones deben establecer, de acuerdo al principio de proporcionalidad, las funciones de control de riesgos, cumplimiento normativo y auditoría interna con el objetivo de implementar un sistema de control eficaz y comprensible en todas las áreas de la institución. Deben existir sistemas de control interno eficaces y sistemas de información fiables que cubran todas las actividades significativas de la institución

25 CONSIDERACIONES Estabilidad estructural Volatilidad Estado estacionario vs estado transitorio El olvido o no consideración de hipótesis TCL y normalidad

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